作者 | 黃昱
編輯 | 周智宇
轉眼間，由 ChatGPT 掀起 AI 大模型浪潮已有兩年，但不少人期待的巨大商機卻遲遲沒有到來。
與去年一片叫好的面貌不同，AI 大模型創業正在進入動蕩期。今年下半年以來，國内 AI 圈的大神們、各家大廠大模型團隊核心技術骨幹離職的消息頻繁傳出，動蕩不安。
先是零一萬物技術聯創黃文灏離職，再是阿裏通義千問技術負責人周暢轉投字節，還有騰訊混元技術負責人劉威、昆侖萬維 AI 專家顔水成等人也離開了原公司。
人才流動是 AI 行業發展的風向标，這些技術骨幹離職的背後，是 AI 大模型面臨技術叠代放緩，以及商業化不理想等多重挑戰，所有人都在主動調整，尋找自己認爲正确的路線或方向。
處在發展迷茫期的 AI 大模型行業，正在經曆技術、資本與人才的重組，一場洗牌悄然發生，未來行業整合趨勢會越來越明顯。
事實上，這樣的故事在每次技術浪潮中都會上演。一個行業共識是，在經曆一番激烈的角逐後，未來扮演重要角色的大模型公司将隻剩下個位數，而隻有那些深度參與了獨角獸發展的人，才能成爲最後的幸運兒。
這是一場無法預測結果的殘酷競賽。身處其中，隻能全力以赴。
動蕩
前沿技術的比拼中，人才可以說是最重要的競争力。在技術飛速叠代的 AI 大模型領域，人才更是底層技術、産品能否跟上腳步，最終跻身行業第一梯隊的關鍵因素。
多位投資人告訴華爾街見聞，在這輪 AI 大模型浪潮中，投資人考察投資項目最看重的還是人才團隊，這決定了其是否有持續的技術叠代能力。
然而，無論在大廠還是 AI 創業公司，前期熱潮中聚攏來的人才，正因爲現實的沖擊而主動或被動的做出新的選擇。
據華爾街見聞确認，作爲騰訊傑出科學家、騰訊混元大模型技術負責人之一兼 AI Lab 計算機視覺中心負責人，劉威近日已從騰訊離職。有消息稱，劉威已經在新加坡創業，瞄準的還是視頻生成領域。
前不久，昆侖萬維也宣布顔水成不再擔任其 2050 全球研究院院長，改任昆侖萬維榮譽顧問。作爲計算機視覺和機器學習領域專家，顔水成在去年 9 月才加入昆侖萬維，幫助昆侖萬維從 0 到 1 搭建了 2050 全球研究院，圍繞下一代模型架構和 Agent 兩個方向展開了深度的研究。
在這波人才動蕩中，更多的人選擇從 AI 創業公司流向大廠，或者在從一個大廠轉向另一個大廠。
目前來看，下半年傳出在積極籌備大模型研究院的字節跳動，是這波人才流動中的最大赢家。
面壁智能秦禹嘉被曝離職後 ,2024 年下半年加入字節跳動大模型研究院；今年 8 月，零一萬物技術聯創黃文灏加入字節跳動的模型算法團隊 Seed，彙報給字節跳動大模型負責人朱文佳；阿裏巴巴通義千問大模型技術負責人周暢在 10 月份也被曝加入字節跳動。
值得一提的是，周暢的離職還引發了訴訟。11 月 13 日，有消息稱周暢違反競業協議，阿裏方面已起訴遞交勞動争議仲裁申請書。
前不久，月之暗面創始人楊植麟談及一些人才回流大廠的現象時表示，這是正常的。" 行業行業發展進入了一個新的階段，它從一開始有很多公司在做，變成了現在少一點的公司在做，接下來大家做的東西會逐漸不一樣，我覺得這是必然的規律。"
大模型的訓練投入大，即便是大廠也必須做出取舍。年初 " 文生視頻 " 模型 Sora 的出現一度掀起了全球競逐 AI 視頻生成的熱潮，然而，OpenAI 宣布由于算力短缺而推遲 Sora 的更新，導緻至今尚未對外開放。
顯然，在明确落地場景和商業化回報之前，" 類 Sora" 的視頻生成模型也不會成爲騰訊重點發力的方向。在此背景下，要想在視頻生成領域有所作爲的劉威自然會另謀出路。
有國内大廠投資負責人對華爾街見聞表示，海外今年也頻繁出現人才流動的情況，主要還是因爲 AI 大模型團隊面臨短期技術瓶頸，以及商業化緩慢的挑戰。未來，國内一大批 AI 初創企業一會面臨資金鏈斷裂，以及被大廠收編的命運。
此外，香頌資本執行董事沈萌對華爾街見聞指出，人才流動頻繁的背後，一方面是國内大模型缺少深度研發創新，因此各團隊之間的人員流動障礙更小；另一方面也折射出行業性的躁動，以及在模型數量上存在泡沫。
未來
人工智能作爲一門學科誕生以來已有超過 60 年，期間曾掀起過多次技術浪潮，在一些浪潮初期，也曾像這次 AI 大模型一樣火熱。在 2016 年掀起的那一輪 AI 浪潮初期，科技公司們也是使盡渾身解數搶奪 AI 頂尖人才。
但資本的耐心遠不足以支撐 AI 科學家的研究，當 AI 技術遲遲無法帶來商業兌現，不管是互聯網大廠還是明星 AI 公司，都開始回歸理性，開始重新評估 AI 人才的 " 價值 "，人才流動也變得更快。
曆史總是相似的，在經過一段時間熱潮後，AI 大模型行業也會進入擠壓出清階段。
2022 年 10 月，ChatGPT 掀起了全球 AI 大模型浪潮，在國内更是引發百模大戰，創業公司如雨後春筍崛起，互聯網大廠紛紛下場，喊出要 ""All in AI" 的口号。
然而經過過去一兩年的探索，越來越多企業深刻認識到，能夠熬到天明的幸運者隻是少數。
百度創始人李彥宏此前也直言不諱地指出，就像曆史上許多次技術浪潮一樣，在度過最初的興奮階段之後，生成式 AI 的技術泡沫不可避免。然後，當這項技術沒有達到最初興奮階段的高期望時，人們會感到失望。
李彥宏預判，在 AI 擠泡沫階段，那些無法滿足市場需求的僞創新将會被清洗掉，在這之後，有 1% 的企業将脫穎而出，繼續成長，爲社會創造巨大價值。" 現在，我們隻是在經曆這個階段，這個行業比去年更冷靜，也更健康。"
所有 AI 大模型團隊都站到了做取舍的十字路口。
國内大模型行業最熱鬧的是上半年的降價潮，在智譜 CEO 張鵬看來，這一現象是大家找不到差異化的價值點，隻能比價格了。
張鵬透露，最近看到了很多自研大模型的行業龍頭公司開始掉頭的情況，因爲他們發現發現這件事沒那麽容易，不是組建一個團隊，拿一個開源模型過來就能跑通的，不如去采購。
此外，十月初，市場中傳出消息，稱智譜 AI、零一萬物、MiniMax、百川智能、月之暗面、階躍星辰這六家有 "AI 六小虎 " 中，有兩家公司已經決定逐步放棄預訓練模型，縮減了預訓練算法團隊人數，業務重心轉向 AI 應用。
楊植麟認爲，預訓練還有半代到一代的空間，這個空間明年會釋放出來，明年領先的模型會把預訓練做到比較極緻的階段。接下來最重點的是強化學習，它還是 Scaling，隻是通過不同的方式去 Scale。
與此同時，月之暗面也主動選擇了在做業務減法，聚焦把一個業務産品做好。楊植麟透露，月之暗面會根據美國市場的情況去判斷，哪個業務最後做大的概率更高。聚焦在上限最高的事情，也要跟 AGI 的使命最相關。
AI 研究的終極目标是實現通用人工智能（AGI）。
" 羅馬一直在，路怎麽走是不一樣的。" 騰訊機器學習平台總監康戰輝前不久表示， AGI 大家都有思考，未來兩年三年之後算是比較好規劃，但未來各家可能走的路線不一樣。比如，騰訊就選擇了走混合專家模型（MoE） 結構這一路線。
然而，無論路線如何選擇，所有 AI 淘金者面臨的的一個共同的難題，就是高算力帶來了高成本，但是短期内沒有出現可以覆蓋高昂成本的商業變現路徑。
香頌資本執行董事沈萌對華爾街見聞表示，大模型短時間後會進入一次優勝劣汰的陣痛期，部分向核心技術底層推進的技術和産品更有機會獲得市場認可。
這是一場百年難得一遇的科技革命，但沒有足夠成熟的技術和可靠的商業模式支撐，AI 大模型也難免像前幾年的 VR、元宇宙類似，熱潮退去，一地雞毛。
如今淘汰賽已經開啓，在 "AI 的 iPhone 時刻 " 來臨之前，所有公司都要拿出足夠的耐心和極高的敏銳度，去迎接殘酷的挑戰。
